根据足球阵形进行投资组合

大多数人的投资其实并不是很有章法,基本上就是有什么好的产品就买什么。买多少、怎么买、怎样组合……对于这些也都缺少概念,这样的理财怎么能够保证长期有所收益呢?就好像一支足球队,谁是前锋、谁是中场、谁是后卫、谁是守门员都不清楚,那这场球还有得踢吗?

  足球阵型有很多种,常用的大概有13种,下面引用一段某足球评论者对阵型的总结:不熟悉对手情况下,开场需要试探对手虚实,建议使用442开局;实力占优,开场希望强攻,推荐433开局;比赛最后20分钟平局或者领先,推荐4-5-1,最后时刻落后希望放手一博,推荐3412(3421)或者343(冒险)……这段看似于理财无关的足球阵营介绍,在我看来确实对投资组合的最好阐述,为何呢?

  首先,对于初学投资及寻求平稳投资的人,442的投资组合无疑将是最好的选择。即将自己的总资产平均分成10份:以期中的两份投资高风险、高收益的项目,如股票;将其中的4份投资灵活度高、但风险适中、收益适中的品种,尤以开放式基金为佳,可以方便在不同类型的基金中转换并节省费用;将另外的4份投资于安全可靠、收益稳定或者收益适中、风险适中的品种,如银行存款、国债、分红醒寿险等;最后,你会发现还有2份的剩余,这2份其实是至关重要的,他是一支球队的守门员,在投资中,这1份要用来购买保障型的商业保险,如综合意外险、重大疾病险、寿险等,在确保投资理财组合平衡的同时也要顾及到个人的生命财产安全。这一组合突出表现在稳固的中场和后防,可以最大化的保证自己的后场的安全。而后面的几种组合,也都是由这一种衍生出来的。

  第二,对于有一定投资理财经验,且风险承受能力较前的人来说,433的投资组合会更为适合。加大高风险、高收益的投资,减少收益相对较低的中场投资,这样将资金得到最好的应用,是一种加大前场攻击力的主动出击法。

  第三,451投资组合适用于希望平稳收益,且最好能够保持现状的人。这是一种极为保守的投资组合,通过缩减高风险的投入,来扩大中长线的投资,就有如球场上加大中场的力量,保证后防。这样的投资组合,虽然不会有很高的收益,但却是平稳收获的投资方式,也不失为一种好的选择。我个人是比较倾向于这一种的。

  最后,对于年轻的朋友们来说,抗风险能力相对较强,那么343是我个人推荐的投资组合。缩减保本投资中的1份加入高风险的投资中,前场进攻能力增强可以保证自己有较大的收益,当然同时也要承担更多的风险。但总体来说,对于事业与收入同属于上升期的年轻人来说,这种组合也是非常合适的。不过,记得,守门员的那一份是一定不能忘的。

  理财的人,最重要的就是要能够全面理清并优化自己的资产组合结构,给自己的球队设计一个完美的阵营,实现财产投资的优化组合吧!
 

 
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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